Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии




Скачать 331.8 Kb.
НазваниеМоделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии
страница2/2
Дата конвертации11.04.2013
Размер331.8 Kb.
ТипАвтореферат
1   2

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1) Экспериментально установлено влияние региональной концентрации рынка интеллектуальных услуг на валовой региональный продукт субъектов РФ на основе эконометрического моделирования.

На основе анализа зарубежной экономической литературы об использовании коэффициента локализации в разных отраслях экономики, автором предложено его применение для оценки уровня концентрации рынка интеллектуальных услуг в субъектах РФ. Коэффициент локализации (концентрации) рассчитывается по формуле:

, (1)

где - коэффициент локализации рынка интеллектуальных услуг для i-ого субъекта РФ; - количество занятых в сфере интеллектуальных услуг i-ого субъекта РФ; - количество занятых во всех отраслях i-ого субъекта РФ; - количество занятых в сфере интеллектуальных услуг в целом по стране; - количество занятых во всех отраслях в стране.

Учитывая специфику официальной статистики, необходимо отметить, что при расчете коэффициентов локализации в качестве показателей численности населения, занятого в сфере интеллектуальных услуг (, ), необходимо рассматривать уровень занятости по видам деятельности "научные исследования и разработки", "использование вычислительной техники и информационных технологий" и "прочие услуги" (входят в более общий вид деятельности "Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг").

Коэффициент локализации рынка интеллектуальных услуг в субъектах РФ показывает, во сколько раз концентрация сферы знаниеемких услуг в конкретном регионе больше или меньше, чем в целом по стране.

Значения коэффициента локализации образуют 3 ситуации: < 1 - означает, что уровень занятости в сфере интеллектуальных услуг i-ого региона меньше, чем в среднем по стране; = 1 - свидетельствует о том, что уровень занятости в целом сопоставим с уровнем занятости в данной отрасли в целом по стране; > 1 - показывает, что уровень занятости i-ого региона выше, чем в среднем по стране, что свидетельствует о специализации региона на экспорте интеллектуальных услуг в остальные регионы и зарубежные страны.

На основе эконометрического моделирования выявлено, что величина коэффициента локализации рынка интеллектуальных услуг оказывает влияние на социально-экономическое положение субъектов РФ.

Рассмотрим в качестве показателя, характеризующего социально-экономическое положение субъектов РФ, валовой региональный продукт на душу населения. Тогда регрессионная модель, описывающая влияние коэффициентов локализации рынка интеллектуальных услуг на социально-экономическое положение регионов запишется в виде:

, (2)

где ВРПi - валовой региональный продукт на душу населения i-ого субъекта РФ (i = 1,2,...,n), руб.; lqi - коэффициент локализации для i-ого субъекта РФ; i - случайная составляющая регрессионной модели, характеризуемая условием М() = 0.

Результаты параметризации модели (2) по данным официальной статистики РФ за 2011 год на основе метода наименьших квадратов для ряда аналитических форм связи приведены в табл. 1. Расчеты выполнены в пакете прикладных программ MS Excel 2007 c использованием надстройки "Анализ данных".

Таблица 1

Зависимость валового регионального продукта от величины коэффициента локализации субъектов РФ (по данным 2011 г.)

Показатель

Аналитическая форма связи факторного и результативного признаков

Линейная

(ВРПi= -25884,88+

418461,33*lqi)

Степенная

(ВРПi=

292195,92 * lqi 2,87)

Экспонен-

циальная

(ВРПi=

82763,49* e 1,18*lqi)

Коэффициент корреляции

0,30

0,55

0,51

R-квадрат

0,09

0,30

0,26

Стандартная ошибка

407635,81


0,59

0,61

Значимость F-критерия

0,01



7,06*10-8

9,24*10-7

Значимость оценки параметра при факторной переменной по критерию Стьюдента

0,01

7,06*10-8

9,24*10-7

Анализ показателей качества для различных форм связи факторного и результативного признаков, приведенные в таблице 1, показывает, что наиболее адекватной для описания влияния коэффициента локализации рынка интеллектуальных услуг на валовой региональный продукт (на душу населения) является степенная модель.

Необходимо отметить, что значение коэффициента детерминации степенной модели указывает на то, что доля объясненной дисперсии зависимой переменной сравнительно невысокая (30%). Полученные результаты вполне объяснимы для рынка интеллектуальных услуг, находящемся на раннем этапе формирования, что соответствует результатам эмпирических исследований в этой области, опубликованным в литературе.

Таким образом, результаты эконометрического моделирования позволяют утверждать, что увеличение концентрации сферы интеллектуальных услуг в российских регионах дает эффект в виде прироста душевого валового регионального продукта. Найденная зависимость подтверждает высказанное теоретическое положение о том, что проникновение интеллектуальных услуг в традиционные отрасли повышает их эффективность.


2) Разработана и предложена авторская методика ("зарплатный метод") оценки объема и емкости рынка интеллектуальных услуг на уровне Российской Федерации на основе использования производных (расчетных) показателей из общедоступной статистической информации.

Зарубежные исследователи отмечают, что анализ знаниеемких деловых услуг с помощью официальной отраслевой классификации приносит мало пользы в силу того, что международные стандарты сбора статистических данных по-прежнему ориентированы на особенности индустриальной, а не постиндустриальной экономики.

Отечественные статистические органы располагают ежемесячными данными об основных платных услугах населению, но вне сферы оперативного учета остается подавляющая часть интеллектуальных деловых услуг.

Таким образом, в настоящее время особо актуальной как для государственных органов, так и для менеджмента корпоративного сектора является проблема создания методики оперативного мониторинга показателей развития рынка интеллектуальных услуг.

"Зарплатный метод" как методика предназначен для определения объема и емкости рынка интеллектуальных услуг на основе официальной статистической информации по рынку труда.

Объем рынка интеллектуальных услуг, согласно авторской методике, оценивается по формуле:

, (3)

, (4)

где V – совокупная выручка предприятий-производителей интеллектуальных услуг за год (объем рынка интеллектуальных услуг), руб.; ФОТ – годовой суммарный фонд оплаты труда работников предприятий-производителей в сфере интеллектуальных услуг, руб.; f – средняя доля фонда оплаты труда в выручке предприятий-производителей в сфере интеллектуальных услуг, в %; Кр – среднесписочное количество работников сферы интеллектуальных услуг за год, чел.; Зн – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников сферы интеллектуальных услуг, руб.; Н – сумма тарифов страховых взносов в Фонд социального страхования, Пенсионный фонд России, Федеральный фонд обязательного медицинского страхования и Территориальный фонд обязательного медицинского страхования, в %.

Показатели "среднесписочное количество работников" и "среднемесячная начисленная номинальная заработная плата" рассчитывается на основе официальных данных Федеральной службы государственной статистики по рынку труда по видам деятельности "научные исследования и разработки", "использование вычислительной техники и информационных технологий" и "прочие услуги" (входят в более общий вид деятельности "Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг"). Средняя доля фонда оплаты труда в выручке предприятий-производителей в сфере интеллектуальных услуг рассчитывается на основе усреднения оценок показателя в отраслевых исследованиях по данной проблематике.

Авторская методика предполагает использование ряда важных поправок официальных статистических данных, обеспечивающих достоверность оценки объема рынка интеллектуальных услуг: уровень официальной номинальной заработной платы корректируется с учетом данных специальных отраслевых коммерческих исследований; вводится учет экспорта и импорта интеллектуальных услуг (экспорт и импорт понимаются в смысле "государственной прописки", т.е. юридической регистрации фирмы-производителя и фирмы-потребителя, т.к. "продукт" физически не транспортируется); учитывается доля теневого сектора на основе опубликованных результатов исследований по данной проблематике.

Основными преимуществами авторской методики "зарплатный метод" являются:

  • понятность - относительная простота вычислительных процедур;

  • доступность исходных данных для расчета – открыто публикуются Федеральной службой государственной статистики, Центробанком, исследовательскими организациями.

  • отсутствие затрат на получение исходных данных – поиск исходных данных может быть осуществлен через сеть Интернет;

  • оперативность - сравнительно малые сроки получения оценок.

Для сравнения методика Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ) по определению объема рынка интеллектуальных услуг в 2005-2007 гг. включала дорогостоящие и требующие значительного времени проведения масштабные социологические опросы участников рынка на территории РФ. При этом необходимо отметить, что оценки, полученные согласно авторской методике за 2005-2007 гг., являются сопоставимыми с результатами НИУ ВШЭ (рис.1).

На основе объема рынка рассчитывается показатель емкости, отражающий потенциально достижимый объём затрат потребителей на интеллектуальные услуги за календарный год.

, (5)

где Е – емкость рынка интеллектуальных услуг; К(кр), К(ср), К(мал), К(гос) - количество крупных, средних, малых предприятий и государственных организаций соответственно согласно данным официальной государственной статистики, единиц; N(кр), N(ср), N(мал), N(гос) - расчетные «нормативы потребления» интеллектуальных услуг крупными, средними, малыми предприятиями и государственными организациями соответственно на основе опубликованных данных отраслевых исследований, руб.



Рис.1 Оценки объема российского рынка интеллектуальных услуг в текущих ценах

Полученные оценки могут быть сопоставлены с величиной валового внутреннего продукта (ВВП) России для выявления масштабов развития четвертичного сектора в отечественной экономике. Согласно проведенным автором расчетам, в 2011 году объем рынка интеллектуальных услуг составил 3,9% ВВП РФ. Для сравнения в данном году доля оптовой и розничной торговли составила 16,2%, обрабатывающих производств - 13,6%, добычи полезных ископаемых - 9,1% ВВП. По своим масштабам сектор оказался соизмерим с финансовой деятельностью - 3,6% и сельским хозяйством - 3,4% ВВП.

По данным зарубежной статистики, в 2011 г. объем сектора в развитых странах достигал 10-15% годового ВВП: в Японии - 8%, в странах Евросоюза - 11%, в США - 13%.

Таким образом, авторская методика позволяет получать оценки показателей развития рынка интеллектуальных услуг, достоверность которых подтверждается результатами авторитетных национальных социологических исследований.


3) Предложена и апробирована авторская методика получения среднесрочных прогнозов объема российского рынка интеллектуальных услуг на основе модели модифицированной экспоненты.

Полученные на предыдущем этапе оценки объема и емкости рынка интеллектуальных услуг позволяют моделировать поведение данных показателей в ближайшем будущем. В среднесрочной перспективе (5-10 лет) можно считать показатель емкости рынка интеллектуальных услуг примерно постоянной величиной в условно постоянных ценах, поскольку в данный период общее количество предприятий и организаций в России (как потенциальных потребителей интеллектуальных услуг) характеризуется сравнительно слабой вариацией (в частности, показатель стандартного отклонения количества предприятий и организаций в 2008-2011 гг. составляет не более 5% от среднего значения показателя ежегодно). Динамика показателя объема рынка, ограниченная емкостью рынка, лежит в основе моделирования.

Для решения задачи среднесрочного прогнозирования объема рынка используется модель модифицированной экспоненты:

, (6)

где - объем рынка в момент времени t, млрд. руб.;

- емкость рынка (E = const), млрд. руб.;

a,b - параметры модели временного ряда.

Модель отражает тот факт, что рост уровней временного ряда объема рынка интеллектуальных происходит с замедлением и стремится к некоторому пределу в виде его емкости (таким образом, рынок насыщается). Параметры кривой a и b могут быть определены с помощью метода наименьших квадратов после приведения уравнения (6) к линейному виду с помощью логарифмирования.

В качестве входных данных для модели (6) выступают ретроспективные временные ряды объема и емкости рынка интеллектуальных услуг, рассчитанные по авторской методике "зарплатный метод" на основе данных государственной статистики за период 2005-2011 гг. в ценах 2011 года. Длина временного периода обусловлена отсутствием полной официальной статистической информации для расчетов за более ранние периоды.

Исследуемый в диссертационной работе временной период 2005-2011 гг. характеризуется наличием финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг., что приводит к резкому изменению эволюционных тенденций развития. На основе сглаживания исходных данных по объему рынка, автором выделен участок тренда 2007-2011 гг., характеризующий кризисное и посткризисное развитие изучаемого рынка (рис.2).

Проведение параметризации модели (6) на основе метода наименьших квадратов по данным об объеме и емкости рынка интеллектуальных услуг за 2007-2011 гг. в пакете прикладных программ MS Excel 2007 c использованием надстройки "Анализ данных" дает следующую оценку модели:

, (7)

где - объем рынка в ценах 2011 года, млрд. руб.; t = 1, 2, ..., где 1 соответствует 2007 году, 2 соответствует 2008 году и т.д.



Рис.2 Выделение участка тренда кризисного и посткризисного развития рынка интеллектуальных услуг (все показатели в ценах 2011 года)

Верификация полученной модели (7) позволяет утверждать, что данная модель хорошего качества: описывает 93% совокупной дисперсии (R2= 0,93) временного ряда, является адекватной исходным данным с точки зрения F-критерия Фишера (значимость α = 0,01), коэффициент при факторной переменной отличен от нуля по критерию Стьюдента (значимость α = 0,01).

Поскольку модель являлась адекватной исходным данным, то были проведены расчеты точечного и интервального прогноза отечественного рынка интеллектуальных услуг на 2012 г. (рис.3).




Рис.3 Результаты модельного прогноза объема рынка интеллектуальных услуг в России

Таким образом, анализ тенденции изменения прогнозного показателя объема рынка в 2012 г. позволяет сделать вывод о вероятном продолжении его снижения в ближайшем будущем. Такая тенденция, с одной стороны, может быть связана с недостаточностью "обучающего" периода для модели временного ряда, обусловленная отсутствием данных официальной статистики за более ранние периоды, а также с необходимостью "урезания" временного ряда вследствие кризисных явлений в экономике. С другой стороны, в свете имеющихся прогнозов видных экономистов нашего времени о вероятности проявления так называемой "второй волны кризиса", исследуемый сценарий кажется вполне реалистичным по причине того, что компании-потребители продолжат реализацию стратегии редукции маркетинговых, консалтинговых и прочих "интеллектуальных" затрат.

Возобновление роста объемов потребления интеллектуальных услуг в 2012 году (оптимистичный сценарий, соответствует значению верхней границы доверительного интервала на рис.3) возможно только в случае осуществления мероприятий по поддержке данного сектора со стороны государства.


4) Предложена и апробирована авторская методика по выявлению набора факторов, влияющих на спрос и предложение интеллектуальных услуг в субъектах РФ, на базе корреляционного анализа.

Детальный анализ литературы по проблематике анализа рынка интеллектуальных услуг, исследование статистических данных, а также собственные умозаключения позволили автору установить факторы, характеризующие спрос на интеллектуальные услуги в регионах:

  • количество организаций, осуществлявших инновационную деятельность, единиц (d1);

  • затраты организаций производства на технологические инновации, тыс. руб. (d2);

  • затраты организаций на маркетинговые исследования, тыс. руб. (d3);

  • затраты организаций на производственное проектирование, дизайн и другие разработки новых продуктов, услуг и методов их производства (передачи), новых производственных процессов, тыс. руб. (d4);

  • затраты организаций на обучение и подготовку персонала, связанные с инновациями процессов, тыс. руб. (d5);

  • затраты организаций на приобретение программных средств, тыс. руб. (d6);

  • число организаций, использовавших Интернет, единиц (d7);

  • число персональных компьютеров на 10 000 работников, шт. (d8).

Аналогичными рассуждениями, на основе анализа отраслевых исследований и статистических данных, среди факторов, влияющих на предложение интеллектуальных услуг в субъектах РФ, были выделены следующие:

  • выпуск специалистов из образовательных учреждений высшего профессионального образования, чел. (s1);

  • число образовательных учреждений высшего профессионального образования, единиц (s2);

  • число выданных патентов на изобретения, единиц (s3);

  • число выданных свидетельств на полезные модели, единиц (s4);

  • инвестиции в основной капитал по виду деятельности "Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг", млн. руб. (s5).

Далее для подтверждения гипотезы о влиянии данных показателей на спрос и предложение интеллектуальных услуг в регионах проводится корреляционный анализ значений факторов и полученной ранее оценки объема рынка за 2005-2011 г. на основе коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Выбор данного коэффициента обусловлен тем, что он применим к интервальным шкалам и не требует нормального распределения переменных.

Результаты корреляционного анализа показали, что значимое влияние на показатель объем рынка интеллектуальных услуг оказывает только часть факторов спроса (а именно - d2, d5, d7, d8) и ряд факторов предложения (только s1, s2, s5).

Таким образом, на данном этапе выделены наиболее важные экономические показатели, способные охарактеризовать уровень спроса и предложения на интеллектуальные услуги в регионах.


5) Предложена авторская теоретическая классификационная модель субъектов РФ по критерию соотношения спроса и предложения в сфере интеллектуальных услуг и методика ее реализации на базе кластерного анализа.

Теоретически на рынке интеллектуальных услуг может наблюдаться 3 возможные ситуации, которые определяют его конъюнктуру:

  • объем рынка равен его емкости в случае, если имеет место насыщение рынка (V = E);

  • емкость превышает объем, т.е. объем рынка способен потенциально расти (E >V);

  • объем превышает емкость, т.е. рынок экспортноориентироованый в смысле межрегиональной и международной кооперации (V > E).

Исходя из описанных ситуаций, автором предлагается классификационная модель, позволяющая упорядочить субъекты РФ на основе конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг в них.

Согласно теоретической модели можно выделить следующие группы регионов по состоянию конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг (рис.4):

  1. неразвитые рынки (1) – характеризуются сравнительно низким спросом и предложением интеллектуальных услуг. Такие регионы демонстрируют низкие показатели валового регионального продукта на душу населения, инвестиционной привлекательности и инновационного развития;

  2. экспортноориентированные рынки (4), (7), (8) (ситуация E

  3. развитые и высокоразвитые рынки (5), (9) (ситуация E=V) – в соответствующих регионах установлен определенный баланс между спросом и предложением на интеллектуальные услуги. При этом велика вероятность того, что рынки в данных регионах проходят стадию насыщения;

  4. рынки с потенциалом роста (2), (3), (6) (ситуация E>V) – рынки таких регионов далеки от насыщения и обладают потенциалом развития в силу наличия неудовлетворенного спроса.



Рис.4 Теоретическая классификационная модель конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг в российских регионах

Таким образом, предложенная теоретическая модель оценки конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг качественно описывает текущее соотношение спроса и предложения интеллектуальных услуг в регионах и позволяет выделить регионы с неудовлетворенным спросом на такого рода услуги, а также указывает на перспективы их развития в ближайшие годы.

Автором проведены экспериментальные расчеты на основе теоретической модели. В качестве инструментальной базы расчетов выступали методы кластерного анализа. Исходными данными для экспериментов являлись значения факторов, характеризующих спрос и предложение интеллектуальных услуг (выделенные автором в п.4).

Кластеризация российских регионов реализовывалась по каждому из двух видов факторов при использовании агломеративного алгоритма по методу средней связи. Мерой сходства субъектов РФ выступал квадрат евклидового расстояния. Была проведена подготовка исходных данных путем приведения их относительному (безразмерному) виду. В качестве критериев качества кластерных разбиений выступал специальный индекс по критерию Calinski-Harabasz.

Все вычислительные процедуры осуществлялась в статистическом пакете Statistical Package for the Social Sciences (SPSS).

Результаты кластерного анализа субъектов РФ по факторам спроса представлены на рис.5:



Рис.5 Средние значения анализируемых факторов спроса в кластерах (данные 2011 года), %

Анализ рис.5 позволяет интерпретировать полученные кластеры следующим образом:

  1. Кластер 1 - "Регионы с неразвитым спросом" (75 субъектов РФ): включает те российские регионы, в которых спрос на интеллектуальные услуги со стороны предприятий-потребителей сравнительно мал. Об этом свидетельствуют наиболее низкие средние значения по всем анализируемым факторам спроса. Можно говорить о том, что в данных регионах сфера интеллектуальных услуг не развита;

  2. Кластер 2 - «Регионы со средним уровнем спроса» (Липецкая область, Московская область, Санкт-Петербург, Свердловская область, Челябинская область): содержит субъекты РФ, в которых предприятия-потребители генерируют средний уровень спроса. Кластер занимает промежуточное положение между кластерами «неразвитый спрос» и «развитый спрос». В связи с этим сфера интеллектуальных услуг в регионах-представителях данного кластера имеет перспективы развития;

  3. Кластер 4 - «Регионы с высокоразвитым спросом» (Тюменская область, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра): концентрирует регионы, предприятия-потребители в которых создают высокий уровень спроса на интеллектуальные услуги. Индикаторами такого состояния являются высокие средние значения анализируемых факторов спроса среди субъектов РФ в кластере;

  4. Кластер 3 включает столицу РФ - г. Москву. Характеризуется аномально высокими значениями факторов спроса, поскольку на территории субъекта располагается большое количество предприятий-потребителей интеллектуальных услуг. В целом, по своему содержательному смыслу, кластер отнесен к регионам с высокоразвитым спросом.

В ходе проведения кластерного анализа российских регионов по факторам предложения были получены следующие кластеры (рис.6):

  1. Кластер 1 - "Регионы с неразвитым предложением" (62 субъекта РФ): регионы-представители кластера характеризуются низкими значениями факторов предложения, что свидетельствует о сравнительно низком объеме предложения со стороны предприятий-производителей интеллектуальных услуг в силу их малочисленности и/или ограниченности ресурсов;

  2. Кластер 2 - "Регионы со средним уровнем предложения" (Волгоградская область, Воронежская область, Красноярский край, Нижегородская область, Новосибирская область, Омская область, Приморский край, Республика Башкортостан, Республика Дагестан, Ростовская область, Самарская область, Ставропольский край, Хабаровский край, Челябинская область): для данных субъектов РФ характерны средние значения факторов предложения, в 3-4 раза превышающие соответствующие значения в предыдущем кластере;

  3. Кластер 3 «Регионы с высокоразвитым предложением» (Краснодарский край, Республика Татарстан, Свердловская область, Тюменская область): средние значения факторов предложения у регионов данного кластера максимально высокие;

  4. Кластер 4 (Москва), кластер 5 (Московская область), кластер 6 (Санкт-Петербург) характеризуются аномально высокими значениями факторов предложения. В целом данные субъекты РФ по своему содержательному смыслу могут быть отнесены к регионам с высокоразвитым предложением.

На последнем этапе проводилось сопоставление двух полученных кластерных разбиений (по факторам спроса и предложения) и их свертка в единую классификационную модель. Результатом перечисленных действий является классификационная матрица субъектов РФ по соотношению спроса и предложения интеллектуальных услуг в 2011 г. - рис.7.



Рис.6 Средние значения анализируемых факторов предложения в кластерах (данные 2011 года), %

Сравнительный анализ классификационной матрицы за 2005 и 2011 гг. показал, что значимых изменений в конъюнктурном состоянии рынка интеллектуальных услуг в регионах не наблюдается. Таким образом, можно прогнозировать, что в ближайшие 3 года существенной перестановки регионов в классификационной матрице не произойдет. Однако на более долгосрочную перспективу (например, в сроках «Стратегии 2020») такие изменения возможны и ожидаемы.

Предложенная матрица позволяет сформировать стратегические рекомендации для участников и регуляторов рынка интеллектуальных услуг России:

  1. информация о неразвитых региональных рынках интеллектуальных услуг может использоваться государственными органами федерального и регионального уровня. Поскольку интеллектуальные услуги являются «драйверами» инноваций, то и инновационный путь развития таких регионов возможен при условии обеспечения функционирования рынков интеллектуальных услуг. При этом может быть использован опыт регионов с развитыми рынками интеллектуальных услуг. Одновременно государственные органы могут отслеживать динамику развития интеллектуальных услуг в регионах по классификационной матрице в случае перехода субъектов РФ из одного конъюнктурного состояния в другое;




  1. информация о рынках с потенциалом роста является ценной для компаний-производителей интеллектуальных услуг при принятии стратегических решений о региональной экспансии, поскольку выход на рынки данных регионов обоснован с точки зрения наличия неудовлетворенного спроса.



Уровень предложения

Высокий

ЭКСПОРТНООРИЕН-ТИРОВАННЫЕ

РЫНКИ


- Краснодарский край

- Республика Татарстан

РАЗВИТЫЕ

ЭКСПОРТНООРИЕНТИ-

РОВАННЫЕ РЫНКИ


- Санкт-Петербург

- Московская область

- Свердловская область

ВЫСОКОРАЗВИТЫЕ И ЭКСПОРТНООРИЕН-ТИРОВАННЫЕ РЫНКИ


- Москва

- Тюменская область

Средний

ЭКСПОРТНООРИЕН-ТИРОВАННЫЕ

РЫНКИ


- Волгоградская область

- Воронежская область

- Красноярский край

- Нижегородская область

- Новосибирская область

- Омская область

- Приморский край

- Республика Башкортостан

- Республика Дагестан

- Ростовская область

- Самарская область

- Ставропольский край

- Хабаровский край

РАЗВИТЫЕ

РЫНКИ


- Челябинская область

РЫНКИ С ПОТЕНЦИАЛОМ РОСТА

Низкий

НЕРАЗВИТЫЕ

РЫНКИ:


- Остальные 60 субъектов РФ

РЫНКИ С ПОТЕНЦИАЛОМ РОСТА


- Липецкая область

РЫНКИ С ПОТЕНЦИАЛОМ РОСТА


- Ханты-Мансийский автономный округ - Югра




Низкий

Средний

Высокий

Уровень спроса


Рис.7 Классификационная матрица конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг на уровне регионов России в 2011 году

Н
21
аучные статьи, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией:

  1. Кровяков А.А. Оценка конъюнктуры региональных рынков интеллектуальных услуг в России на основе кластерного анализа // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – 2012. – №1. – С.39–44. - 0,40 п.л. (в т.ч. вклад соискателя 0,40 п.л.).
  2. Кровяков А.А. Об одном подходе к оценке объема рынка интеллектуальных деловых услуг// Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – 2011. – №4. – С.58–62. - 0,31 п.л. (в т.ч. вклад соискателя 0,31 п.л.).


Другие работы, опубликованные автором по теме кандидатской диссертации:
  1. Кровяков А.А. Кластерный анализ в исследовании рынка интеллектуальных услуг / Международный форум по проблемам науки, техники и образования (Москва, 1 - 4 дек. 2009): сборник трудов / М.: Изд-во Академии наук о Земле, 2009. – С. 75–71. - 0,4 п.л. (в т.ч. вклад соискателя 0,4 п.л.).
  2. Кровяков А.А. Масштабы сектора интеллектуальных деловых услуг в российской экономике / 4(15)-я международная научная конференция «Роль финансово-кредитной системы в реализации приоритетных задач развития экономики» (Санкт-Петербург, 17-18 фев. 2011): сборник докладов / под ред. д-ра экон. наук, проф. В.Е. Леонтьева, д-ра экон. наук, проф. Н.П. Радковской. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2011. – С. 318–319. - 0,06 п.л. (в т.ч. вклад соискателя 0,06 п.л.).
  3. Кровяков А.А. Кластерный анализ в исследовании рынка интеллектуальных деловых услуг / IX Международный симпозиум «Интеллектуальные системы» INTELS’2010 (Владимир, 28 июня - 2 июля 2010): материалы / М.: РУСАКИ, 2010. – С. 711–714. - 0,25 п.л. (в т.ч. вклад соискателя 0,25 п.л.)


22

1   2

Похожие:

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии icon«Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынков спортивной продукции и услуг»
Цель дисциплины – сформировать у студентов системное представление о теоретических основах, процедуре и методических приемах анализа...

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconТема Оценка и прогнозирование инвестиционного рынка Понятие инвестиционного рынка. Сегменты инвестиционного рынка. Основные элементы инвестиционного рынка (спрос, предложение, цена, конкуренция), их взаимосвязь
...

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconПовышение эффективности рекламных услуг на основе использования интеллектуально-креативных ресурсов
Диссертационная работа выполнена в ОАО «Институт исследования товародвижения и конъюнктуры оптового рынка» (оао «иткор»)

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconЗадачи статистики рынка Система показателей статистики рынка Информационная база статистики рынка товаров и услуг Основы методологии статистики рынка
Конъюнктура рынка и основные показатели её изучения. Анализ потенциала и ёмкости рынка

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconК. А. Акопян ноу впо «Кисловодский гуманитарно-технический институт»
В статье рассматриваются сущность и особенности формирования рынка образовательных услуг. Применительно к сфере образовательных услуг...

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconКурсовая работа На тему: “Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг” по дисциплине “Прогнозирование”
На тему: “Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг” по дисциплине “Прогнозирование”

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconПрограмма курса «менеджмент организаций сферы услуг»
Функции сферы услуг. Интерактивная модель экономики. Особенности рынка услуг. Сфера услуг и формирование постиндустриального общества....

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconПлан введение 2 раздел 1 анализ рынка услуг по доставке грузов 4 Характеристика транспортных услуг, оказываемых в московском регионе. 4
Для этого, потребуется не один час кропотливой работы по изучению рынка, особенностей функционирования схожих предприятий, закрепление...

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconДеловой журнал «Профиль бизнеса», июль 2012 года Услуги профессионалов всегда востребованы
Хотел бы начать с небольшого обзора рынка аудиторских услуг в России. Минфин опубликовал на своем сайте четыре набора таблиц, имеющих...

Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг россии iconСостояние российского рынка услуг
Существенную роль играет сфера услуг в решении вопросов занятости населения: доля занятых в сфере услуг в общей занятости населения...


Разместите кнопку на своём сайте:
lib.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©lib.convdocs.org 2012
обратиться к администрации
lib.convdocs.org
Главная страница